Transformer框架的应用
时间: 2023-11-14 07:34:13 浏览: 34
Transformer框架是一种用于自然语言处理(NLP)的深度学习框架,其核心是一种基于自注意力机制的神经网络模型。它可以将输入序列(例如文本)映射到输出序列(例如翻译文本或分类标签),同时将时间和空间复杂度降至O(nlogn)的级别,使得处理长文本序列成为可能。Transformer框架已经被广泛应用于各种NLP任务,如翻译、问答、文本分类、情感分析等。
相关问题
Transformer框架
Transformer框架是一种用于自然语言处理的深度学习架构,它是由Google在2017年提出的。Transformer框架的核心思想是注意力机制,它能够对输入序列中的每个元素进行加权,从而实现序列到序列的转换。由于Transformer框架在翻译任务上的表现十分优秀,因此在自然语言处理领域得到了广泛的应用。
计算机视觉 transformer框架
计算机视觉中的Transformer框架是指一种使用Transformer模型来进行图像分类任务的方法。其中一种被称为Vision Transformer(ViT)。ViT是一种纯Transformer模型,被直接应用于图像块的序列,以实现图像分类的目标。ViT尽可能地遵循了原始Transformer的设计,通过将图像划分为图像块,并将其编码为序列,然后使用Transformer进行分类。ViT的框架允许模型学习图像中的全局特征,并在大规模图像数据集上展现出良好的性能。